{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    }
   },
   "source": [
    "生成器表达式（Generator Expression）是一种简洁而强大的语法构造，用于在 Python 中创建生成器（Generator）。与列表推导（List Comprehension）类似，生成器表达式允许我们以一种简洁的方式生成迭代器，而无需显式创建完整的列表。\n",
    "\n",
    "生成器表达式的语法类似于列表推导，但使用圆括号 () 来定义。它可以在需要迭代器的任何地方使用，例如在函数参数、循环语句或其他生成器表达式中。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    }
   },
   "source": [
    "* 一般语法结构：\n",
    "\n",
    "(generator_expression)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    }
   },
   "source": [
    "生成器表达式由圆括号括起来，并包含一个表达式，该表达式定义生成器的元素。生成器表达式可以包含迭代、条件和其他表达式，用于生成所需的值。\n",
    "\n",
    "与列表推导不同，生成器表达式以惰性（lazy）的方式生成值。它们在需要时逐个生成值，并在内存中只保持当前生成的值。这使得生成器表达式在处理大型数据集或无限序列时非常高效。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 生成器表达式示例：生成平方数\n",
    "squares = (x**2 for x in range(1, 6))\n",
    "\n",
    "# 迭代生成器并打印结果\n",
    "for square in squares:\n",
    "    print(square)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    }
   },
   "source": [
    "生成器表达式的优点包括代码简洁、节省内存和惰性计算。它们是处理大型数据集、无限序列和需要逐个生成值的场景中的有用工具。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 生成器表达式和列表推导有什么区别\n",
    "* 内存使用：列表推导会一次性生成并存储完整的列表，占用内存空间。而生成器表达式以惰性方式逐个生成值，只在需要时计算并保持一个值，不会一次性占用大量内存。\n",
    "* 迭代行为：列表推导生成一个完整的列表对象，可以像普通列表一样进行多次迭代。而生成器表达式生成一个生成器对象，只能进行一次迭代。在迭代完成后，生成器表达式不再保持任何值\n",
    "* 计算效率：由于生成器表达式采用惰性计算，只在需要时生成值，因此可以提供更高的计算效率。列表推导需要一次性计算和存储完整的列表，可能会对性能产生影响，特别是在处理大型数据集时。\n",
    "* 语法：虽然语法上很相似，但生成器表达式使用圆括号 () 括起来，而列表推导使用方括号 [] 括起来。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-02-24T08:12:52.601790Z",
     "start_time": "2024-02-24T08:12:52.576801400Z"
    },
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<generator object <genexpr> at 0x0000018D85A8EF60>\n",
      "[1, 4, 9, 16, 25]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 生成器表达式示例\n",
    "generator_expression = (x**2 for x in range(1, 6))\n",
    "print(generator_expression)  # <generator object <genexpr> at 0x7f2d4b0c3b30>\n",
    "\n",
    "# 列表推导示例\n",
    "list_comprehension = [x**2 for x in range(1, 6)]\n",
    "print(list_comprehension)  # [1, 4, 9, 16, 25]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    }
   },
   "source": [
    "在上述示例中，生成器表达式 (x**2 for x in range(1, 6)) 返回一个生成器对象，而列表推导 [x**2 for x in range(1, 6)] 返回一个包含平方数的完整列表。\n",
    "\n",
    "在选择使用生成器表达式还是列表推导时，需要考虑数据集的大小、内存消耗和迭代行为。如果只需要一次迭代并且处理大型数据集，生成器表达式通常是更好的选择。如果需要多次迭代或需要完整的列表对象，列表推导则更适合。"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}
